IEDM 首次在 2023 年会议上举办了可持续发展会议。我是发表受邀论文的作者之一,以下是我的演讲摘要。
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来自联合国[1]:
“气候变化是我们这个时代的决定性问题,我们正处于一个决定性时刻。”
“如果今天不采取严厉行动,未来适应这些影响将更加困难且成本高昂。”
有一些基本的、已确立的科学联系:
- 地球大气中温室气体(GHG)的浓度与地球的全球平均温度直接相关。
- 自工业革命以来,浓度一直在稳步上升,全球平均气温也随之上升。
两部分问题
我们认为减少温室气体排放是一个由两部分组成的问题:
- 设计未来的流程和技术以减少碳排放。
- 但是……我们还需要减少现有设施和流程的碳排放。
需要对碳排放进行详细建模,以了解未来的工艺挑战以及如何解决现有工艺/设施。
碳模型
这里描述的碳模型是基于自 2010 年以来在业界广泛使用的以前的 IC 知识战略成本和价格模型。该战略模型目前已经过充分审查。 TechInsights 于 2022 年 XNUMX 月收购了 IC Knowledge。
战略模型 – 对 3D NAND、DRAM 和逻辑进行建模,涵盖 300mm 的最早工艺以及未来的工艺。目前该模型涵盖 167 – 300mm 晶圆厂和 220 个公司特定工艺流程。
该模型计算了详细的设备组的电力、水和天然气需求。还计算按材料类型详细的材料消耗。
该模型是基于工厂的!这是校准和验证的关键点。有各种可用的温室气体排放数据,在某些情况下按公司晶圆厂,在某些情况下按公司的国家/地区,在某些情况下按整个公司。对构成一个地点的晶圆厂、或一家公司在一个国家拥有的所有晶圆厂、或一家公司拥有的所有晶圆厂进行建模的能力可以实现校准和验证。
尽管我们正在研究增加额外的晶圆尺寸,但碳模型目前仅为 300 毫米。据 SEMI 称,300 年全球数百万平方英寸硅片出货量中,70mm 约占 2023%。
Carbon 模型涵盖:GLOBALFOUNDRIES、Intel、Kioxia、Micron Technology、SK Hynix、Samsung、TSMC 和 YMTC。这八家公司约占全球 77mm 晶圆厂产能的 300% [2]。我们正在研究将模型覆盖范围扩大到所有 300 毫米晶圆厂。
就温室气体排放而言,碳模型涵盖化石燃料和加工化学品现场燃烧产生的范围 1 排放,以及购买电力产生的范围 2 排放(在少数情况下,现场产生的电力成为范围 1 排放)。
电力建模
一些半导体公司声称他们没有范围 2 电力排放,因为他们使用的是“100% 可再生能源”。这有两个问题。
- 可再生能源包括燃烧生物质,虽然被认为是可再生能源,但并非无碳。目前,这并不是我们感兴趣的国家电力生产的重要组成部分,但早在 2015 年,爱尔兰就通过燃烧泥炭生产超过 12% 的电力 [3]。
- 更大的问题是,根据绿色和平组织的数据,2021 年,半导体行业 84% 的“可再生能源”来自可再生能源证书 (REC) [4]。 REC 是代表现有可再生能源项目的金融工具。购买 REC 不会向电网添加任何新的可再生能源。因此,REC 是影响最小的可再生能源采购形式之一。
TechInsights 的建模政策是不考虑 REC,并根据电力供应的碳强度对碳排放进行建模。这是按国家/地区估计的,但美国晶圆厂除外,我们是按州估计的。如果是现场发电或通过购买电力协议(如果我们可以确定),我们确实会考虑无碳电力。这是我们正在研究的一个领域。
我们在建模中使用的各个国家过去、现在和预测的碳强度如图 1 所示。
图 1. 各国电力碳强度。
实线来自我们的数据世界,虚线预测是根据 IEA 按地区进行的预测,该预测在其网站上已不再提供。
为了应用碳强度,我们需要首先估算晶圆厂的用电量。由于 Carbon 模型进行了详细的设备组建模,因此我们首先应用单台设备的用电量 [5]、[6]、[7]、[8]。 EUV 设备受到特别关注,因为剂量对吞吐量和电力使用量有很大影响。设施用电量是根据流程和设施特性估算的。图 2 说明了逻辑节点的用电量。
图 2. 逻辑节点的用电量。
在图2中,灰色条是设施用电量,蓝色条是不包括EUV的设备用电量,橙色条是0.33NA EUV系统,黄橙色条是0.55NA(高NA)EUV系统用电量。虚线是设备用电量的百分比。
我想强调该图的三个有趣的方面:
- 图2中的逻辑节点基于TSMC。在 7nm 阶段,台积电推出了基于光学的工艺 (7nm),然后推出了基于 EUV 的工艺 (7nm+)。尽管 EUV 设备使用的电力比 DUV 系统多得多,但 EUV 用单次曝光取代了复杂的多重图案化步骤,从而实现了电力使用量的净减少。
- 在 14A 节点,我们将需要 EUV 多重图案化的 0.33NA EUV 与消除多重图案化的高 NA EUV 进行了比较,并且电力使用量再次净减少。
- 虚线显示,从 130nm 到 40nm,设备约占总用电量的 43%,与 SEMATECH 的研究一致。在 EUV 进入使用之前,我们发现设备占总电力消耗的 40% 至 50%,而一旦 EUV 进入使用,设备就占总电力消耗的 50% 至 55%。
我们将建模用电量与两家公司(全公司(GF 和 SK Hynix)、台湾台积电以及英特尔 4 个站点的用电量数据进行了比较,结果匹配非常好,但英特尔俄勒冈州除外,我们认为我们低估了该站点的活动)等级。英特尔俄勒冈州是一个开发站点,我们最近收到了新数据,该数据与我们在这些计算中使用的更多活动一致。总的来说,它让我们对计算充满信心。
燃烧
化石燃料的现场燃烧有五种应用:
- 现场发电(一些工厂使用天然气进行发电)。
- 设施热。
- 在反渗透之前预热水。反渗透是超纯水生产的关键步骤,如果水是温热的,则反渗透产生的好水与废水的百分比会更高。
- 一些减排系统 - 一些系统使用天然气来燃烧全氟化化合物来消灭它们。
- 加热并重新加热补充空气。晶圆厂有废气来去除设备中的化学烟雾,并且必须从设备外部引入空气来“补充”废气。在寒冷天气期间,必须将空气加热至室温并加湿,以实现静电控制和光刻胶性能。在炎热天气期间,补充空气被冷却至室温以下以对空气进行除湿,然后重新加热至室温。
加工化学品
图 3 说明了工艺气体流经工艺设备并进入大气并转换为当量碳值。
图 3. 工艺化学品排放。
由图3可知:
- 工艺化学品进入工艺室,其中一部分通过在蚀刻反应中分解或在沉积反应中成为薄膜的一部分而被利用。初始输入量乘以 1-利用率即为废气中工艺化学品的量。
- 处理室废气可以进入减排系统,其中部分处理化学品或者分解成非温室气体化学品或者被吸收到某种介质中。离开减排系统的化学物质是室废气的输入乘以 1-减排量。
- 最后,应用全球变暖潜势 (GWP) 将工艺化学品转换为二氧化碳当量。基本上,将化学物质的寿命和化学物质反射回的热量结合起来,比较一克化学物质与一克二氧化碳的效果。
图 4 显示了晶圆厂感兴趣的化学品的利用率、减排量和 GWP 值。
图 4. 工艺化学品排放因子。
图 4 中的利用率和减排因子主要来自 IPCC 2019 Refinement [9]。 GWP 值主要来自 IPCC AR5 [10]。
图 4 中的总体影响列是 1-利用率值乘以 1-减排值乘以 GWP。这给出了化学品影响的总体情况。具有较高总体影响的化学品通常是具有较高 GWP 值的化学品,但是 N2尽管 GWP 相对较低,但 O 的影响相对较高。最N2O用于低温氧化物基薄膜沉积,利用率非常低[8],并且减排量也相对较低。
有趣的是,尽管 IPCC 的减排值通常超过百分之九十,但在美国,大型温室气体排放国必须向 EPA 报告其减排效率,而报告的减排值要低得多。图 5 显示了碳模型所涵盖的美国晶圆厂报告的减排效率。
图 5. 美国前沿 300mm 晶圆厂报告的减排值。
应该指出的是,EPA 报告规则可能会导致报告的减排值小于实际减排值,但我还要指出的是,当我们使用报告的减排值对这些工厂进行建模时,我们得到的排放量与其报告的排放量一致,因此我认为减排值并不是很遥远。我还要指出的是,我相信其他一些国家和全球碳模型中涵盖的晶圆厂的减排值更高,我相信平均减排量约为 70%。
模型验证
正如碳模型部分所讨论的,对单个工厂进行建模的能力可用于将模型计算的排放量与实际报告的排放量进行比较。
在图 6 中,EPA 站点排放数据来自代表 4 个公司和 3 个晶圆厂的 15 个站点,这些数据被添加到一起,并与这些相同晶圆厂的建模数据进行比较。
图 6. 基于美国站点 EPA 数据的模型验证。
从图6可以看出,按类别匹配非常好。值得注意的是,4 个站点的匹配总体优于单个站点的匹配。
图 6 中的站点代表从 28nm 到 4nm 的逻辑工艺。
在图 7 中,模型根据地点、国家或公司的温室气体排放总量进行了验证。
图 7. 针对公司报告的模型验证。
图7中,美光新加坡代表3D NAND晶圆厂,美光日本和台湾代表DRAM晶圆厂,台积电台湾代表逻辑晶圆厂,SK海力士公司代表3D NAND和DRAM晶圆厂,铠侠四日市代表3D NAND。该图中报告的数据来自公司 ESG 报告。
再次,这场比赛非常精彩。
模型结果
逻辑晶体管密度持续增加,尽管过去速度较慢,这是通过工艺步骤和掩模层数量日益复杂的工艺来实现的。由于层数增加,3D NAND 位密度不断增加,导致更高的存储器堆栈需要更多的沉积和蚀刻化学品。 DRAM 位密度也在增加,尽管由于工艺步骤和掩模层的增加,速度再次比过去慢。
图 8 显示了按“节点”划分的逻辑、3D NAND 和 DRAM 的模拟排放。
图 8. 模拟排放。
在图 8 中,显示了在台湾运行的台积电类型逻辑工艺的逻辑排放,以及 2023 年台湾电力碳足迹和 70% 的减排效率。所提供的 3D NAND 和 DRAM 值适用于在韩国运行的三星工艺,到 2023 年韩国电力碳足迹将减少 70%。
从逻辑上讲,最大的贡献者是范围 2 电力碳排放,应该指出的是,在拥有领先的 300 毫米晶圆厂的所有国家中,台湾的电力碳足迹最高。对于 3D NAND,不断增长的层数/堆叠高度推动范围 1 工艺化学品和范围 2 电力使用量的增加。对于 DRAM 范围 2,电力排放是最大的碳排放源,直到引入预计的 3D DRAM 工艺。 3D DRAM 工艺具有非常高的存储器堆栈,需要大量的沉积和蚀刻化学品。
有多种机会可以大幅减少碳排放:
- 通过改用风能、核能、水力或太阳能等低碳排放电力来源,可以减少范围 2 的电力排放。
- 减排系统的减排效率高达 99% [11]。
- 较低碳排放工艺化学品可以替代现有的较高排放化学品。在今年的 VLSI 技术会议上,Tokyo Electron 披露了一种低温蚀刻机,可以使用非温室气体化学物质和更高的蚀刻速率蚀刻 3D NAND 堆栈。此外,腔室清洁通常使用 SF 进行6 或 NF3 充当氟输送载体。这两种气体都具有较高的温室气体全球升温潜能值。代替顺丰6 和NF3,女2 GWP 为 0 或 COF2 可以用 GWP 为 1 的替代品。应该指出的是,即使这些气体的 GWP 为 0 或 1,它们也可以与腔室中的其他物质结合,产生高 GWP 分子。
图 9 基于 2030A 逻辑工艺、10 层 1,000D NAND 工艺和 3 层 80D DRAM 工艺的三种场景展示了 3 年的排放量。
图 9. 2030 年碳足迹。
在每种情况下,2023 年的值均假设 2023 年电力碳足迹和当前工艺化学品减少 70%。 2023 年可能的情景基于图 2030 中预计的 1 年电力碳足迹、90% 的减排量和新的内存蚀刻系统/化学。最后,2030 年的可能性是基于每千瓦时电力 24 克二氧化碳当量(太阳能为 2,水电为 48,风能和核能为 24 [12])。
结论
TechInsights Carbon 模型是在以前的 IC Knowledge 战略成本和价格模型的基础上开发的。碳模型可以对领先公司的 300mm 制造进行详细比较。电源、燃烧和工艺化学品以及利用率、减排量和 GWP 均已建模。碳模型包括大量的公司特定数据。目前,TechInsights 提供碳模型。
参考资料
[1] https://www.un.org/en/global-issues/climate-change
[2] TechInsights 300mm 观察数据库。
[3] https://www.seai.ie/data-and-insights/seai-statistics/key-statistics/electricity/
[4] 无形排放:到 2030 年技术供应链排放和电力消耗的预测,”绿色和平组织。
[5] Bardon 等人,“DTCO,包括可持续性:逻辑技术的功耗-性能-面积-成本-环境评分 (PPACE) 分析”,IEDM (2020)。
[6] ASML 2022 年年度报告,第 83 页。
[7] Smeets 等人,“用于大批量制造的 0.33 NA EUV 系统”,SPIE (2022)
[8] 技术洞察
[9] https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2019rf/pdf/3_Volume3/19R_V3_Ch06_Electronics.pdf
[10] https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/
[11] https://www.ebara.co.jp/en/products/details/FDS.html
另请参阅:
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